UY Press - Agencia uruguaya de noticias

07.06.2026

MADRID (Uypress)- La inteligencia artificial (IA) y la computación cuántica están entrando en una nueva fase de convergencia tecnológica, según nota de Elena Yndurain publicada en el portal español El Mundo.

Durante años, ambas disciplinas avanzaron por caminos paralelos: la IA impulsada por el crecimiento exponencial de los datos, la capacidad computacional y los avances en aprendizaje profundo; y la computación cuántica desarrollándose principalmente en laboratorios y centros de investigación, enfrentándose a enormes desafíos científicos y de ingeniería. Sin embargo, esta separación empieza a desaparecer.

Aunque a menudo se mencionan juntas como las tecnologías que definirán la próxima gran transformación digital, se encuentran en momentos muy distintos de su evolución. La IA ya forma parte de la adopción tecnológica masiva. Los modelos fundacionales y los sistemas generativos forman parte del día a día de millones de usuarios y organizaciones, y el debate ha pasado de cuestionar su viabilidad a centrarse en cómo escalarla, gobernarla y capturar valor económico de forma sostenible.

La computación cuántica, por el contrario, continúa principalmente en una fase de investigación e innovación y aún debe superar importantes retos técnicos antes de generar valor económico. Durante la última década hemos visto avances extraordinarios en hardware, software e inversión, pero la industria sigue operando en la denominada era NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), caracterizada por sistemas aún limitados por errores frecuentes y una escala insuficiente para desplegar ventajas comerciales generalizadas.

El gran objetivo sigue siendo alcanzar la computación cuántica tolerante a fallos, considerada por muchos el punto de inflexión que permitirá desplegar aplicaciones con ventajas de negocio.

Precisamente esta diferencia de madurez es lo que hace interesante la convergencia entre ambas tecnologías. Mientras la IA puede ayudar a superar algunos de los obstáculos que hoy limitan la computación cuántica, esta última podría impulsar la próxima generación de sistemas de IA. No es casualidad que una de las divisiones líderes del sector, Google Quantum AI, refleje esta convergencia incluso en su propio nombre. Estamos asistiendo al nacimiento de una relación simbiótica en la que cada tecnología acelera el desarrollo de la otra.

La computación cuántica forma parte de lo que muchos consideran la segunda revolución cuántica: el paso en la mecánica cuántica a ser capaces de diseñarla y controlarla para procesar información. Su potencial es enorme. Desde la simulación química y el descubrimiento de nuevos materiales hasta la optimización compleja, la modelización financiera o determinadas aplicaciones avanzadas de IA, promete abrir nuevas fronteras computacionales.

Sin embargo, los ordenadores cuánticos actuales siguen siendo sistemas muy frágiles. Los cúbits pierden fácilmente su estado cuántico debido a interferencias del entorno, generando errores constantes. Esta fragilidad constituye hoy el principal obstáculo para escalar la tecnología.

Y es precisamente aquí donde la IA empieza a desempeñar un papel fundamental. La IA es especialmente eficaz identificando patrones complejos en grandes volúmenes de datos ruidosos, una capacidad que resulta extraordinariamente valiosa en sistemas cuánticos donde los errores deben detectarse y corregirse en tiempo real. Técnicas como los transformers, el aprendizaje por refuerzo o los modelos generativos ya se están utilizando para mejorar el control y la corrección de errores cuánticos.

En otras palabras, la IA está empezando a convertirse en el tejido conectivo de todo el ecosistema cuántico. Esto cambia radicalmente la narrativa habitual sobre computación cuántica. Durante años, el foco estuvo casi exclusivamente en el hardware: más cúbits, menos ruido y mejores chips. Hoy comienza a emerger una nueva visión en la que la ventaja competitiva dependerá de la capacidad de integrar software avanzado, algoritmos de IA y sistemas inteligentes de control.

Pero la relación es bidireccional. La computación cuántica también podría ayudar a resolver algunas de las limitaciones estructurales que empiezan a aparecer en la IA moderna.

Los modelos actuales están chocando con límites físicos y económicos cada vez más evidentes: consumo energético masivo, costes de entrenamiento multimillonarios y una creciente dependencia de infraestructuras gigantescas de centros de datos. Muchas de las bases matemáticas de la IA, optimización, análisis probabilístico, exploración de espacios de soluciones o álgebra lineal- coinciden precisamente con algunos de los problemas donde la computación cuántica podría ofrecer ventajas significativas.

Uno de los ámbitos más prometedores es el descubrimiento científico. La IA ya está transformando áreas como el diseño de proteínas o el descubrimiento de fármacos. La computación cuántica podría llevar estos avances mucho más lejos al permitir modelar directamente fenómenos moleculares y físicos que hoy resultan imposibles de simular con precisión utilizando sistemas clásicos.

La convergencia entre IA y computación cuántica tiene profundas implicaciones geopolíticas y está dando lugar a una nueva carrera estratégica global. La OTAN considera la IA y las tecnologías cuánticas entre las capacidades estratégicas más relevantes para las próximas décadas. China y Estados Unidos compiten por el liderazgo en este ámbito, conscientes de sus implicaciones para la competitividad económica, la seguridad nacional y la innovación.

El motivo es claro: ambas tecnologías son de uso dual. Sus avances pueden aplicarse tanto en entornos comerciales como militares, con implicaciones directas para la defensa, la ciberseguridad, la inteligencia y la ventaja estratégica de los países.

Los próximos años serán cruciales para determinar la velocidad de adopción de esta convergencia tecnológica. La aparición de cúbits lógicos realmente útiles, la reducción significativa de las tasas de error y las primeras ventajas comerciales demostrables serán señales clave para medir el progreso del sector. La IA ya ha cruzado el llamado "abismo" de adopción tecnológica y se encuentra en una fase de despliegue masivo. La computación cuántica, por el contrario, sigue avanzando principalmente entre innovadores y los primeros usuarios (early adopters). Sin embargo, esto no significa que vayamos a ver ordenadores cuánticos reemplazando mañana a la infraestructura clásica.

Lo que sí estamos empezando a ver es algo mucho más importante: el nacimiento de una nueva arquitectura computacional híbrida en la que la IA, la computación de alto rendimiento y los sistemas cuánticos trabajarán conjuntamente para resolver problemas que hoy están fuera de nuestro alcance.

Si la IA ha sido la tecnología que nos ha permitido extraer conocimiento de cantidades masivas de datos, la computación cuántica podría convertirse en la tecnología que amplíe sus límites computacionales. Su convergencia podría marcar el inicio de una nueva etapa de innovación científica, económica y tecnológica.

*Elena Yndurain es directora ejecutiva, consejera independiente y profesora de Tecnología en el IE Business School.